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      あずさ監査法人の不正リスクへの対応とデジタルの取組み

      あずさ監査法人では、不正の早期検知やガバナンスの貢献等といった社会の期待に応えるために、4つのディフェンスラインが連携して不正リスクを検知するとともに、リスクの類型に応じて、必要な監査上の対応を図っています。

      デジタルの取組みとしては先進技術を用いて監査業務に以下の変革をもたらしています。

      • 不正要因を多角度から特定・評価するツールを開発・展開し、深度ある不正リスク評価を実施しています。
      • 監査業務の自動化・標準化・効率化を推進するとともに、低リスク領域における監査補助者の積極的な関与を図ることにより、プロフェッショナルがよりリスク領域に注力する体制を強化しています。
      不正リスク対応

      不正リスクに対応した主な分析・ツール

      不正リスク検知モデル

      過去に発生した不正事例および訂正報告案件をもとに、企業の会計不正が発生するリスクを数値化

      不正リスク検知モデル詳細

      子会社リスクスコアリング

      統計的手法等を用いて子会社財務データを全量分析し、リスクを数値化(スコアリング)することで、客観的に各社の不正の兆候や異常な動きをあぶりだす

      子会社リスクスコアリング紹介動画

      プロセスマイニング

      業務フロー・プロセスを視覚化することで、網羅的・客観的に例外的なプロセス・取引を把握したうえで、ルールから逸脱した業務フロー・処理等を含むリスクの高いプロセス・取引を検知する

      プロセスマイニング詳細

      異常仕訳検知(リフト値分析)

      リフト値等の分析指標を活用したアルゴリズムに基づき、経常的に発生するパターン(勘定科目の組合せ、入力者・承認者の組合せ等)から乖離する異常な仕訳を特定する

      異常仕訳検知(リフト値分析)紹介動画

      証憑改ざん検知

      PDF等の電子ファイルに施された肉眼では判別困難な編集作業の痕跡を浮かび上がらせる画像処理や、ファイルのプロパティ情報の抽出および検証を行う

      進捗度分析

      進捗度に基づき収益を一定の期間にわたり認識する案件の明細データを活用し、統計的手法を用いて原価の異常な推移や原価の付替リスクを視覚化することで、リスクの高い案件を抽出する

      進捗度分析紹介動画

      関連リンク

      「欧州連合AI規制案」における高リスクAIシステムについての解説と、日本市場で流通する高リスクAIにあたるシステム事例をご紹介します。

      あずさ監査法人開発のKaizanCheckBot_aiを用いた、PDF等電子ファイルの証憑改ざん検知の取組みについて解説します。

      あずさ監査法人では、多様な専門家が協業して監査におけるAIの効果的な活用を日々研究し、現場に導入して監査の品質向上と効率化を図っています。

      監査部門から独立した不正リスク対応の専門部署を設置し、不正調査等の豊富な知識と経験を有する専門家を増員することで、監査における不正リスク対応を強化しています。

      ここで紹介するサービスは、公認会計士法、独立性規則および利益相反等の観点から、提供できる企業や提供できる業務の範囲等に一定の制限がかかる場合があります。

      詳しくは有限責任 あずさ監査法人までお問い合わせください。


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